我正在嘗試使用 Rkeras包運行一維 CNN。我正在嘗試創(chuàng)建具有以下規(guī)范的一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）架構(gòu)library(keras)library(deepviz)#create a neural network with a convolutional layer and train the modelmodel <- keras_model_sequential() %>% layer_conv_1d(filters=32, kernel_size=4, activation="relu", input_shape=c(100, 10)) %>% layer_max_pooling_1d(pool_size=2) %>% layer_conv_1d(filters=64, kernel_size=4, activation="relu") %>% layer_max_pooling_1d(pool_size=5) %>% layer_conv_1d(filters=128, kernel_size=4, activation="relu") %>% layer_max_pooling_1d(pool_size=5) %>% layer_conv_1d(filters=256, kernel_size=4, activation="relu") %>% layer_max_pooling_1d(pool_size=5) %>% layer_dropout(rate=0.4) %>% layer_flatten() %>% layer_dense(units=100, activation="relu") %>% layer_dropout(rate=0.2) %>% layer_dense(units=1, activation="linear")但它給了我以下錯誤py_call_impl(callable,dots$args,dots$keywords)中的錯誤：ValueError：由于輸入形狀為：[?,1,1,128]的“conv1d_20/conv1d”（op：“Conv2D”）從1中減去4而導致負尺寸大小，[1,4,128,256]。如何解決錯誤？還有一個問題，如何優(yōu)化filters、、、、？在我的問題中是一個任意值。如何決定輸入大??？kernel_sizepool_sizerateunitsinput_shape=c(100, 10)
1 回答
牧羊人nacy
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您有太多最大池化層，最大池化層通過其參數(shù)減少輸入向量的維度。
嘗試減少 pool_size 參數(shù)，或者刪除最后 2 個最大池層。對于所有層，您可以嘗試使用 pool_size=2 的值。
至于參數(shù)，你應該了解它們的含義：在這里你可以找到卷積層和最大池化層參數(shù)的解釋，如過濾器、內(nèi)核大小和池大?。壕矸e?層
dropout 層是一種正則化，可以最大化層權(quán)重的有效性，每個時期都會將權(quán)重的不同百分比（“速率”參數(shù)的大小）歸零。比率越大，過度擬合的情況就越少，但訓練時間就越長。在這里了解它：?Dropout 層
單位是全連接層的大小。?全連接層
當記錄數(shù)不算在內(nèi)時，輸入形狀是數(shù)據(jù)的維度。在 1d 向量中，當 N 是向量長度且 C 是您擁有的通道數(shù)時，它是 (N,C)，如果您有 1 個通道，則它是 (N,1)。在二維向量中它是（高度，寬度，通道）。
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